package com.atguigu.edu.realtime220815.app.func;

import com.atguigu.edu.realtime220815.util.KeywordUtils;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.Iterator;
import java.util.List;

/**
 * @Classname KeywordAnalyzeUDFT
 * @Description TODO
 * @Date 2023/2/16 11:25
 * @Created by lzx
 */
@FunctionHint(output = @DataTypeHint("ROW<word STRING>"))
public class KeywordSplitUDTF extends TableFunction<Row> {

    /**
     * 自定义的UDTF函数,功能为将输入的字符串进行分词操作
     * 自定义UDTF需要继承TableFunction类,此类的泛型为输出数据的类型,表明此UDTF函数会将输出的结果封装成一个Row类型的对象,而此对象的
     * 结构需要在类前使用@FunctionHint注解加以修饰
     * 注意这里的Row类型为Flink中的row类型,别导错包
     * 自定义UDTF需要实现eval,UDTF和UDF不同的是,UDTF中的eval方法不需要返回值,而是通过TableFunction中的collect()方法将需要
     * 返回的数据发送出去
     * @param text 需要被分词的字符串
     */
    public void eval(String text){
        //调用工具类的analyze方法,将该字符串做分词操作,返回值为List集合,集合中的元素为每一个关键词
        List<String> analyze = KeywordUtils.analyze(text);
        Iterator<String> iterator = analyze.iterator();
        //遍历集合,将元素输出
        while (iterator.hasNext()) {
            String keyword = iterator.next();
            //调用Row的静态方法of,将要输出的字符串添加进去
            collect(Row.of(keyword));
        }
    }

}
